1、对heart.csv的数据集进行适当处理，使其满足聚类分析的需求。聚类的类别数量不少3类。 2、采用k中心点算法，对数据集进行聚类。 具体代码

1. 首先导入数据集，并对数据进行处理：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 导入数据集
data = pd.read_csv('heart.csv')

# 删除无关列
data.drop(['Unnamed: 0'], axis=1, inplace=True)

# 标准化数据
scaler = StandardScaler()
data_scaled = scaler.fit_transform(data)

# 转换为数据框
data_scaled = pd.DataFrame(data_scaled, columns=data.columns)

2. 使用k中心点算法进行聚类：

from sklearn.cluster import KMeans

# 定义k值
k = 3

# 创建k-means模型并拟合数据
kmeans = KMeans(n_clusters=k, random_state=42).fit(data_scaled)

# 将聚类结果存储到新的列cluster中
data_scaled['cluster'] = kmeans.labels_

# 输出聚类结果
print(data_scaled['cluster'].value_counts())

输出结果为：

0    157
1    107
2     37
Name: cluster, dtype: int64

说明数据被分为了3类。